基于盲源分離技術的航空發動機振動信號分析

秦海勤 徐可君

(海軍航空工程學院青島分院 航空機械系,青島 266041)

歐建平

(海裝航空技術保障部,北京 100071)

基于盲源分離技術的航空發動機振動信號分析

秦海勤 徐可君

(海軍航空工程學院青島分院 航空機械系,青島 266041)

歐建平

(海裝航空技術保障部,北京 100071)

基于雙轉子航空發動機機匣拾取振動信號特征的分析,采用基于數學形態學濾波前處理的盲源分離識別方法進行特征提取.針對機匣拾取振動信號的特征,利用開—閉和閉—開組合數學形態濾波器在保留信號基本形狀的前提下,濾除掉原始信號中的噪聲分量.利用 Fast ICA算法恢復高、低壓轉子源振動信號的波形.對實測數據的分析表明,該方法能夠較好地恢復高、低壓轉子所激振動信號的頻域結構信息,有利于提高故障定位的準確性.

航空發動機;雙轉子;盲源分離;故障定位;振動信號分析

現代高性能先進的渦噴、渦扇發動機大部分以同心軸的高、低壓雙轉子系統為主要結構形式,因此,其振動形式與一般單轉子的旋轉機械有所差異.但囿于發動機自身安裝空間的限制,目前很難對高、低轉子分別進行振動監測.通用的做法是通過安裝在機匣上的傳感器進行拾振,所測得的振動信號主要是高、低壓轉子振動信號的混疊,只能部分滿足振動監測的需要,故障時,若信號頻譜結構比較復雜,尤其是出現次諧波等低倍頻分量時,很難確定是高壓轉子引起的振動還是低壓轉子引起的振動,增加了故障診斷的難度.

為了提高航空發動機振動狀態監測和故障診斷的準確性,基于雙轉子航空發動機機匣拾取振動信號的特征,本文采用基于數學形態學濾波前處理的盲源分離識別方法,對實測發動機振動信號進行了分析.結果表明,該方法能夠較好地恢復高、低壓轉子源振動信號的波形特征,能夠進一步提高故障定位的準確性.

1 雙轉子航空發動機振動信號特征

航空發動機結構系統非常復雜,其振動信號既包括高壓轉子系統的振動,又包括低壓轉子系統的振動,也包括各種軸承、齒輪、導管、泵等結構件的振動.但由于高、低壓轉子的質量較軸承、齒輪等的質量大許多,且高、低壓轉子運行在高速狀態下,同時軸承、齒輪等零部件激起的高頻沖擊信號在到機匣的傳遞過程中衰減較大.因此,發動機機匣很多部位拾取的振動信號以高、低壓轉子的振動為主,其余部件的振動能量相對較小.所以,根據一般旋轉機械的振動信號特征[1],雙轉子發動機機匣振動信號可以近似表示為

式中,shigh,slow為高、低壓轉子的振動信號;fhigh,flow為高、低壓轉子的轉動頻率;Ai,Ci為高、低壓轉子第 i階倍頻對應的幅值;ai,ci為高、低壓轉子第 i階倍頻對應的初始相位;Bi,Di為高、低壓轉子次諧波對應的幅值;τi,λi為高、低壓轉子次諧波相對于各自工頻的比例系數,τi＜1,λi＜1;bi,di為高壓轉子次諧波對應的初始相位;o(t)為噪聲及其他低能量的高頻信號.

發動機工作時,高、低壓轉子分別以不同的轉速運行,因此,在轉速已知的情況下,通過 FFT變換容易識別出高、低壓轉子的工頻和倍頻分量,但對于次諧波分量卻很難區分究竟是由高壓轉子振動還是由低壓轉子振動引起.尤其對于發動機振動信號,其實際采樣方式常常以高壓轉子的轉速為整周期進行采樣.對于所得階次域信號,區分次諧波分量更加困難.圖 1為某型雙轉子發動機臺架試車發生故障時通過渦輪機匣拾取的振動信號高壓階次譜.

圖1所示是以高壓轉速為整周期的階次譜,此時高壓轉速為 11 095 r/min,對應低壓轉速為6787r/min,由圖 1可以非常容易區分出高壓轉子的 1倍工頻和低壓轉子的 1倍頻和 2倍頻(由于低壓轉速與高壓轉速的比值為 0.6左右,因此,在以高壓轉速為整周期的階次譜中,低壓 1倍工頻的橫坐標在 0.6附近,2倍頻的橫坐標在 1.2附近).但對于圖 1中橫坐標為0.3附近的次諧波分量,究竟是低壓的 0.5倍次諧波分量,還是高壓自身的 0.3倍次諧波分量卻無法區別.

圖1 某型發動機振動信號高壓階次譜

盲源分離技術基于一定的假設,通過一定的處理手段能夠從多個獨立源的混疊信號中把各獨立源分離出來.雙轉子發動機高、低壓轉子運行轉速不同,故可以作為兩個獨立的信號源,因此,通過盲源分離技術應該能夠識別出高、低壓轉子的振動信號.但常用的分離算法大都建立在瞬時混疊無噪模型的基礎之上,而通過機匣拾取的振動信號,既包含噪聲信號又包含小量的高頻沖擊信號,因此,在利用盲源分離技術之前必須進行前處理.傳統的濾波方法如小波變換等對白噪聲濾波效果較好,但無法濾掉軸承、齒輪等的高頻沖擊信號,同時小波變換自身對噪聲和微弱信號也比較敏感.而基于積分幾何和隨機集論建立的數學形態濾波方法不但比傳統的濾波更為有效,而且對于原始信號發生嚴重畸變并伴有較強噪聲的情況仍能很好地識別其基本形狀[2-3].為此,本文提出如下基于數學形態濾波前處理的盲源分離識別框架.

2 基于數學形態學前處理盲源分離

2.1 識別框架

圖2為雙轉子發動機基于數學形態學前處理的盲源分離識別框架(其中,和分別表示濾波處理后的高、低壓轉子信號,而和分別表示盲源分離后所得高、低壓轉子信號).即對于從發動機機匣采集的振動信號首先通過數學形態學濾波器濾除掉不關心的噪聲和高頻脈沖信號等,以保持高、低壓轉子振動信號的基本形狀,然后通過盲源分離矩陣識別出高低壓轉子的振動.

圖2 基于數學形態學前處理的盲源分離識別框架

2.2 數學形態學基本原理

數學形態學借助于集合來描述信號,即將原始信號 x(n)看成為定義在 X=(0,1,2,…,N-1)上的離散函數.同時定義結構元素 g(n)為 G=(0,1,2,…,M-1)上的離散函數,且 N≥M.利用結構元素 g(n)對原始信號 x(n)進行“探測”,則x(n)關于 g(n)的腐蝕和膨脹分別定義為

而 x(n)關于 g(n)的開、閉運算分別定義為

開運算使目標輪廓光滑,能夠去掉毛刺和孤立點,可抑制信號中的正脈沖噪聲;閉運算可以填平小溝、彌合孔洞和裂縫,可濾除信號中的負脈沖噪聲.為了同時濾除信號中的正、負噪聲,常采用開、閉運算的級聯形式.根據開、閉運算的不同級聯形式,形成了形態開—閉和閉—開濾波器.

在實際應用中,為了有效抑制信號中的各種噪聲,常常采用開—閉和閉—開組合形態濾波器進行濾波:

另外,結構元素的選擇對信號處理結果也有較大影響.但對于振動信號的處理,三角形、圓形、直線形 3種形狀的結構元素可取得較好的濾波效果[2].

2.3 盲源分離基本原理

盲源分離[4]最常用的方法之一是獨立分量分析(ICA,Independent Component Analysis).假定共有N個傳感器拾取到 N個觀測信號 xi,i=1,2,…,N,每個觀測信號由 M個獨立源信號 si(i=1,2,…,M)的線性組合 X=A·S而成.其中,X=[x1,x2,…,xN]T和 S=[s1,s2,…,sM]T分別是混合信號矢量和源信號矢量,A是 N×M的未知混合矩陣(要求 N≥M).問題的難點在于信號源 S和混合矩陣 A未知的情況下,如何找到一個分離矩陣 B,把相互獨立的源信號從混合信號中分離出來.基于不同的獨立性判決準則,形成了不同的分離算法.其中應用較為廣泛的是基于負熵的快速 ICA算法——Fast ICA.

由中心極限定理可知,由許多相互獨立的隨機量之和組成的任一隨機量,只要各獨立隨機量具有有限的均值和方差,不論各獨立隨機量為何種分布,則該隨機量必接近高斯分布.Fast ICA算法正是通過對分離結果的非高斯性度量來監測分離結果之間的相互獨立性,當各分離結果的非高斯性達到最大時,表明已完成了對各獨立分量的分離.對于非高斯性的度量,通過式 (9)進行度量:

Fast ICA算法的具體過程[5-6]為:

1)對 x去均值,并進行白化處理得 z,即E(z·zT)=I;

2)確定獨立分量數目 M,隨機選擇模為 1的初始向量 bi,組成 B=[b1,b2,…,bM];

5)若 B不收斂,則返回步驟 3).

得到分離矩陣 B后,即可求得各獨立源 S=A-1X=BX.

3 應用實例

某型雙轉子航空發動機在臺架測試時安裝有3個測振點,分為前測點、中測點和后測點.其中前測點位于低壓壓氣機機匣前安裝邊右側;中測點位于安裝在擴散機匣上的點火燃油噴嘴支架上部;后測點通過低壓渦輪軸承座振動傳感器組件安裝在 7號軸承支座的下部[7].以相對于高壓轉子轉速的整周期進行采樣,每周期采集 128個點,連續采集 16個周期.圖 3為某次臺架測試發生故障時,前測點所得信號的時域波形.

分析圖 3可知,原始信號明顯受到了噪聲污染.為消除噪聲對盲源分離的影響,利用開—閉和閉—開組合形態濾波器對原始信號進行濾波.圖4為濾波后前測點的時域波形.

對比圖 3和圖 4可知,數學形態濾波器不但能夠很好地濾除掉信號中的噪聲,而且能夠較好地保留原始信號的基本形狀.中、后測點信號的濾波效果也與此類似.圖 5、圖 6分別為濾波處理后前、中測點振動信號的高壓階次譜,后測點振動信號的高壓階次譜如圖 1所示.

圖3 前測點時域波形

圖4 數學形態濾波后前測點時域波形

圖5 前測點高壓階次譜

圖6 中測點高壓階次譜

分析圖 5、圖 6和圖 1可知,在已知高、低壓轉速的情況下,高、低壓轉子 1倍工頻及其高倍頻分量可較好地區分開來,但對于次諧波即低倍頻分量卻無法確定是由高壓轉子引起還是由低壓轉子引起,從而無法準確定位故障原因.利用 Fast ICA分離算法對前、中、后 3個測點的信號進行獨立分量分解(3個觀測信號,兩個獨立源,滿足N≥M的條件),圖 7～圖 10為分解所得高、低壓轉子的時域波形和階次譜圖.

圖7 獨立分量分解所得低壓轉子時域波形

圖8 獨立分量分解所得低壓轉子階次譜

圖9 獨立分量分解所得高壓轉子時域波形

圖10 獨立分量分解所得高壓轉子階次譜

對比圖 7和圖 9可知,Fast ICA算法分離出的高、低壓轉子信號明顯削弱了彼此間的混疊.同時,由圖 8和圖 10的低、高壓階次譜圖可知原高壓階次譜的 0.3倍左右次諧波分量實為低壓轉子的 0.5倍附近次諧波分量.因此,可進一步定位故障主要由低壓轉子引起.雖然盲源分離技術可以進一步提高故障定位的準確性,但分離后的信號與源信號卻存在幅值和順序上的不確定性,盡管如此,源信號的波形,即頻域信息卻能夠較好地恢復.因此,這些不確定性并不影響故障原因的定位,某種程度上可以接受.

4 結 論

針對雙轉子航空發動機機匣拾取振動信號的特征,基于提高航空發動機振動狀態監測和故障診斷準確性的目的,采用基于數學形態濾波前處理的盲源分離識別框架,對實測發動機振動數據的分析表明:

1)開—閉和閉—開組合數學形態濾波器不僅能夠很好地濾除掉原始信號中的噪聲分量,而且能夠較好保留原信號的基本形狀;

2)盲源分離技術雖然存在幅值和順序上的不確定性,但分離出的信號能夠顯著削弱彼此間的混疊,源信號的波形得到了較好的恢復,因此能夠進一步提高故障定位的精度.

References)

[1]Shi D F,Qu L D,Gindy N N.General interpolated fast fourier transform:a new tool for diagnosing large rotatingmachinery[J].Journal of Vibration and Acoustics,2005,127(4):351-361

[2]胡愛軍,唐貴基,安連鎖.基于數學形態學的旋轉機械振動信號降噪方法[J].機械工程學報,2006,42(4):127-130 Hu Aijun,Tang Guiji,An Liansuo.De-noising technique for vibration signals of rotatingmachinery based on mathematicalmorphology filter[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2006,42(4):127-130(in Chinese)

[3]郭景峰,申光憲,鄭繩楦,等.數學形態學在數字濾波中的應用研究[J].機械工程學報,2002,38(10):144-147 Guo Jingfeng,Shen Guangxian,Zhen Shengxuan,et al.Application of mathematical morphology in digital filter[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2002,38(10):144-147(in Chinese)

[4]張發啟.盲信號處理及應用[M].西安:西安電子科技大學出版社,2006 Zhang Faqi.Operation and application of blind signal[M].Xi'an:Xi'an Electronical Science and Technology University Publishing Company,2006(in Chinese)

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[6]Hyv?rinen A,O ja E.A fast fixed-point algorithm for independent component analysis[J].Neural Computation,1997,9(7):1483-1492

[7]秦海勤,徐可君,江龍平.某型航空發動機機載振動監測點選擇[J].推進技術,2007,28(6):697-702 Qin Haiqin,Xu Kejun,Jiang Longping.Research on distribution of airborne vibration monitoring measuring points for the aeroengine[J].Journal of Propulsion Technology,2007,28(6):697-702(in Chinese)

(編 輯 :張 嶸)

Analysis ofaero engine vibration signalbased on blind source separation technology

Qin Haiqin Xu Kejun

(Department of Aviation Mechanism,Qingdao Branch of Naval Aviation Engineering Institute,Qingdao 266041,China)

Ou Jianping

(Aerotechnics Ensure Branch of Navy Equipment Department,Beijing 100071,China)

In order to imp rove the accuracy of vibration monitoring and fault diagnosis,a blind source separation frame which is combining mathematical morphology preprocessing and Fast ICA arithmetic was brought out based on the characteristics of dual rotors aero engine case vibration signal.It is that the original signal was preprocessed by open—close and close— open combinatorialma the matical morphology.The signal noise can be well filtered,but its fundamental form can be reserved.The Fast ICA arithmetic was used to get back the high and low rotor's vibration waveform.The frame was used to analyse the real testing data.The result shows that the method can well respectively resume the high and low rotor signal frequency domain structure information.It is very helpful to improve the accuracy of fault location.

aero engine;dual rotors;blind source separation;fault location;vibration signal analysis

TH 17;TH 133

A

1001-5965(2010)11-1307-04

2009-10-09

秦海勤(1981-),男,山西臨縣人,博士生,q-h-q124@tom.com.